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科技文献跨语言推荐模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取,如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象,但当前国内外相关研究都基于单一语种进行,多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型,并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术,分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征,以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型,在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。 相似文献
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语义层次上的用户建模研究对提高用户需求偏好描述准确度和提升推荐服务质量具有重要意义.本文从基于语义层次树的用户建模机理分析入手,将领域本体引入资源描述和用户建模中,通过资源主题特征提取和语义表达、用户需求偏好程度计算,进行基于语义向量空间模型的用户需求偏好建模和表示,最终得到用户的需求偏好模型.实验结果显示,本文所提方法可行且有效,能够提高用户兴趣偏好描述的准确度和提升推荐服务的质量. 相似文献
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[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
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目前个性化推荐领域的相关研究,很少考虑用户在资源属性上的兴趣差异,而资源属性往往是决定用户偏好的重要因素之一。针对这一问题,构建了基于资源多属性的用户评价模型和兴趣模型,并提出了一种改进的Pearson-Compatibility多属性群决策算法,在k-临近相似用户的推荐问题中引入该算法,结合协同过滤推荐的特点,对相似用户偏好差异性、残缺值、算法可能出现的提前收敛等问题进行了充分考虑,进而实现多属性的协同过滤。最后通过实验对算法的有效性进行验证,实验结果表明:算法在目标用户属性偏好的预测上,具有较高的准确度,对偏差值、残缺值具有较强的抗干扰能力,具有较强的实用价值。 相似文献
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个性化服务中用户兴趣建模与更新研究 总被引：1，自引：0，他引：1
目的:为了使用户兴趣模型更好地被推荐系统理解,实现个性化服务.方法:引入领域本体,对特征项语义进行扩展,构建电影领域本体.根据信息论思想,改进相似度的计算方法,构建基于本体的用户四元组多兴趣细粒度表示模型和相应更新机制.结果:随着用户欣赏同类电影的数量的不断增加,用户兴趣模型能进行累加学习,推荐的准确性不断提高.当用户的兴趣爱好发生转移时,用户兴趣模型能随着用户兴趣的转移合理地"遗忘"掉用户过去的爱好,而积累用户新近感兴趣的电影主题.结论:实验表明该用户兴趣模型能够准确及时地跟踪用户多种兴趣及其变化,保证用户模型的可靠性. 相似文献
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情境化推荐中基于超图模式的用户偏好漂移识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视.一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化推荐的特征,构建了情境化资源的超图模型,在对资源相似度、资源簇相似度、用户偏好漂移度等相关概念定义的基础上,提出了一种识别用户偏好漂移的方法.该方法在两阶段层次聚类架构中引入多级超图分割算法,通过两组实验验证了方法的有效性.本文对方法复杂性和应用机制也进行了探讨. 相似文献
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一种基于用户标签网络的个性化推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点,不同的推荐算法对标签进行了不同的处理.用户使用的标签之间存在着某种内在联系,由此可构建用户标签网络.根据这一启示,本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法.首先,将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形,利用社会网络分析方法计算标签权重,并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型,最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度,进而实现个性化推荐.实验表明,本方法能较为准确地揭示用户的兴趣,产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高. 相似文献
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[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。 相似文献
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基于词向量扩展的学术资源语义检索技术 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 尝试以统计的方法为指导思想,探究基于词向量扩展的语义检索技术来提升学术资源的语义检索能力。[方法/过程] 利用自然语言处理、文本挖掘技术,对采集来的学术资源（主要是学术论文）元数据进行预处理,结合word2vec词向量生成工具和elasticsearch全文检索引擎搭建语义检索系统,对学术资源进行语义检索的探索研究。[结果/结论] 本文提出的方法能够有效提升学术信息的检索效果,一定程度上实现学术资源的语义检索,并为后续语义检索的进一步研究提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]传统的关键词自动抽取将摘要看成一个整体,常以候选词的出现频次等非语义信息构建特征,并未考虑学术文献摘要中目的、方法、结论等各个结构功能语义蕴含的差异性。本文以中文文献为研究对象,探讨候选词所在的结构功能域对关键词抽取的影响和作用。[方法/过程]本文将文献标题和摘要文本共分为4个结构功能域,在传统的词频、词长、词跨度等基准特征上,融合了基于BERT的语义特征和结构功能特征,并以不同的特征组合方式,使用图书情报领域的中文学术文献,基于分类模型进行关键词自动抽取实验。[结果/结论]实验结果表明,融合结构功能特征后,关键词抽取效果整体提升了6.82%,证明了学术文献摘要结构功能的识别形成的结构功能特征对关键词抽取效果的提升有良好作用。 相似文献
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本论文从多重共现的分析角度出发,通过对Morris交叉图技术进行改进,使其适用于多重共现的分析,同时综合运用多重共现的分析方法及多重共现的交叉图技术对高校图书馆与核心期刊间的发文关联关系进行了分析。通过研究高校图书馆-核心期刊-关键词的多重共现关系发现:(1)高校图书馆与核心期刊的发文关系具有一定的地域性特点;(2)高校图书馆较为注重用户服务和资源环境建设等方面的研究;(3)各核心期刊所刊载的高校图书馆论文的研究主题各具特色;(4)各高校图书馆除了会在某些核心期刊上发表关于某几个特定主题的文章之外,在各类期刊中发文的主题可以说是百花齐放。 相似文献
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基于学术文献构建领域本体对促进领域学科发展具有重要的意义。本文提出了一种以中文学术文献为数据源,半自动化抽取领域本体层次关系的框架方法。首先,构建了一个通用的领域本体层次关系的细粒度研究框架。其次,设计了一种新的概念表示方法,融合了深度学习方法得到的概念语义特征和上下文的时间序列词频。进一步结合了AP聚类、Prim算法和Web搜索引擎的查询数据,提出了基于规则推理的本体概念层次关系抽取算法(RROCHE),实现了半自动化概念层次关系抽取。最后,基于中文分词领域的中文学术文献数据,通过数值实验方法讨论了方法的可行性和有效性。本文提出的框架方法也非常容易推广并应用到各领域本体层次关系任务中。 相似文献
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[目的/意义] 随着科学交流体系向电子媒介迁移,传统的科学论文内容组织及呈现方式带来了诸多弊端。科学论文语义增强能够创新科学论文内容的组织与呈现方式,是解决这些问题的关键,得到了来自科研机构与学术出版商的重视,形成了一系列理论与实践成果。对这些成果进行梳理、归纳,发现其中的优势与不足,能够为后续推动科学论文语义增强的进一步发展起到指导作用。[方法/过程] 从语义增强的概念入手,着重分析科学论文语义增强的核心目标、实现路径与关键问题,随后,梳理对科学论文中正文本与副文本内容进行语义增强的理论与实践成果,并围绕科学论文语义增强路径上的三个阶段：语义标注、语义组织与可视化呈现进行对比分析。[结果/结论] 研究进一步归纳总结现阶段科学论文语义增强的特点,并对科学论文语义增强的未来发展及研究提出4点意见。 相似文献
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[目的/意义] 微博转发是实现微博信息传播的重要方式,对用户转发行为进行研究可以更好地理解微博信息传播机制,对热点话题检测、舆情监控、微博营销等具有重要意义。针对以往研究中用户兴趣表示不够全面准确以及未考虑情感差异对用户转发行为的影响,提出一个融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测模型。[方法/过程] 该模型首先从维基百科中提取概念语义关系构建维基知识库,将其作为语义知识源对微博文本进行语义扩展,解决语义稀疏问题;对语义扩展后的用户历史微博进行聚类,提取用户兴趣主题和主题对用户的影响力;然后计算微博中各类情感的情感强度,提取情感差异特征;最后结合用户行为特征、用户交互特征、微博特征、用户兴趣特征和情感差异特征,运用SVM实现微博转发预测。[结果/结论] 在新浪微博真实数据集上进行实验,验证了所提模型的有效性。 相似文献